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人工智能的十大应用

04 识别 生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有识别。识别是一种生物权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。 识别的工作过程为,系统采集说话人的信息并将其录入数据库,当说话人再次说话时,系统会采集这段信息并自动与数据库中已有的信息做对比,从而识别出说话人的身份。 相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件),识别具有抗遗忘、可远程的权特点,在现有算法优化和随机密码的技术手段下,也能有效防录音、防合成,因此安全性高、响应迅速且识别精准。 目前,识别技术有核身、锁和黑名单库等多项应用案例,可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域,落地场景丰富。 个性化推荐既可以为用户快速位需求产品,弱化用户被动消费意识,提升用户兴致和留存黏性,又可以帮助商家快速引流,找准用户群体与位,做好产品营

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夺得两项第一、三篇论文被收录丨贝壳AI团队亮相顶级国际会议ICASSP 2022

训练阶段,原始音频通过瓶颈特征提取器(BNF)得到去掉说话人信息的瓶颈特征,该特征作为VC模型的输入,输出为梅尔谱特征,说话人信息用于控制模型生成特音色。 最后,HiFiGAN码器将梅尔谱特征映射为时域信号。 时域对抗后处理模块主要包括残差生成网络和目标说话人检测(ASV-TS)模型。 结果表明,伪模型在各类伪造音频中具有更好的鲁棒性。 在两项挑战赛中,贝壳的三篇比赛论文均被ICASSP 2022认可与收录,将在ICASSP2022大会期间与全世界的科研工作者分享和交流技术方案,进一步进学界中的理论发展。 贝壳AI语音团队是贝壳人工智能技术中心专注于智能语音技术的产研团队,研究范围覆盖语音识别、语音合成、语音唤醒、识别、音事件检测、语音分析等语音相关技术。

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    语音识别应用场景(3):识别打造个性化语音指

    识别最早是在40年代末由贝尔实验室开发,主要用于军事情报领域,随着该项技术的逐步发展,60年代末后期在美国的法医、法庭证据等领域都使用了该项技术,从1967年到现在,美国至少5000多个案件包括谋杀 特别强调的是,别目前已经是公安部的标准,是可以作为证据进行的。 相较于识别,大众可能对语音识别更为熟悉,但二者有本质的区别。语音识别是“说什么”,识别是“谁在说”。 说话人的音的基频及谐频在谱图上表现为一条一条的亮线,再通过不同的处理手段就可以得到不同语谱图之间的相似度,最终达到识别的目的。 目前公安部别就采用类似方法,而且语谱图还是用的灰度来表示。 对于各种电话勒索、绑架、电话人身攻击等案件,辨认技术可以在一段录音中查找出嫌疑人或缩小侦察范围;确认技术还可以在法庭上提供身份确认(同一性)的旁证。 在监狱亲情电话应用中,通过采集犯人家属的信息,可有效别家属身份的合法性。

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    网络安全第三讲 身份认证与访问控制

    网络信息安全第三讲 身份认证与访问控制 一 身份标识与别 1.身份标识与别概念 身份标识就是能够证明用户身份的用户独有的生物特征或行为特征,此特征要求具有唯一性,如用户的指、视网膜等生物特征及别是对网络中的主体进行验证的过程,证实用户身份与其称的身份是否相符。 是指借助一的仪器描绘出来的人说话音的图像,即人的音的频谱图。任何两个人的频谱图都有差异,而对于每个人而言, 就可以通过别进行个人身份识别。 语音识别的主要步骤是:首先对别对象的音进行采样,即输入语音信号,然后对采样数据进行滤波等处理,再进行特征提取和模式匹配。在别过程中最主要的两部分内容就是特征提取和模式匹配。 特征提取,就是从音中选取唯一表现说话人身份的有效且稳可靠的特征;模式匹配就是对训练和别时的特征模式做相似性匹配。

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    识别在智能家居中备受青睐,但还面临一些“困扰”

    近日,根据调查机构CIRP的报告显示,亚马逊在2014年11月推出的Echo系列智能音箱产品在美量已突破510万台。 看到亚马逊的智能音箱量如此之好,我们都意识了智能家居语音控制系统的前景之利好。 以智能音箱为例,为了更好的进行位、捕捉音、以及降低无关噪音的影响,开发者们会采用多麦克风的形式,不过,一旦处于人鼎沸的环境之中,智能音响的语音识别系统极有可能“罢工”,因为它很难从众多音中准确的识别出下命令的用户 当前,公安的别库应该是最全的,不过,企业要想研究识别,从公安处入手显然行不通,因而,库的建立就依赖于企业自行收集,这是一件相当艰难的任务。 除了的采集,特征的建立也是当前识别进展的一个难题。理论上来讲,就像指一样,很少会有两个人具有相同的特征。

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    “一网打尽”Deepfake等换脸图像,微软提出升级版别技术Face X-Ray​

    此前的换脸别方法主要从第二步入手,通过检测换脸过程中产生的瑕疵,确图像的真伪,但是,这一瑕疵并不唯一确,不同的换脸算法合成时造成的瑕疵大相径庭。 ? 换脸的图像必然是至少两张图像叠加而成,而且可以确合成图像的中间面部是来源于一张图像,面部周围来源于另外一张图像;研究员们还发现,每一张图像都有一个来自于硬件或软件的特殊噪标记,这些噪就像指一样独一无二 因此,Face X-Ray 通过确图像是否包含两种不同的噪,就能判一张人脸图像为合成图像的几率。 同时,使用分类器方法的前提是一要收集大量假图片才能进行训练,但“假图片”本身可能已经对社会造成了危害。 Face X-Ray则把换脸别技术推到了更高层次。 郭百宁表示,换脸技术和换脸检测技术是矛和盾的关系,有更坚硬的矛就有更坚硬的盾,两者会互相进、共同发展。 【end】

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    分分钟破解人脸识别、验证、银行卡密码……人工智能真的会统治人类吗?

    “芝麻开门”变成“西瓜开门”,你的音并非“唯一”。 数字信息化的发展,识别逐渐成为未来生物识别的主流,而已成为刑事司法中的有效证据。 但化身语音合成“机械师”,共同向验证系统发起挑战的选手们表示,针对识别的攻击已经成为新的安全威胁。 本次比赛的音样本,由游戏《王者荣耀》里的人物“妲己”的配音者提供。 “AI仿攻防赛”主评委郑方表示,就目前生物特征识别技术的发展来看,本身因语音信号所含信息量的丰富性,是最安全的。 因此,比赛鼓励全球顶尖AI相关领域的安全研究团队积极参与,提前预演人工智能领域可能存在的安全威胁并协助厂商修复,进人工智能健康发展。 对于企业通过产品终端收集用户数据,如何采集、存储、传输、使用和毁,亟待立法予以规范。

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    取代Cookie的追踪工具:访问网页就如留下指

    据普林斯顿大学和比利时鲁汶大学的研究人员披露,这种名为“帆布指别”的追踪技术的运作原理是:引导访问者的网络浏览器绘出隐藏图像。 其它的帆布指别代码制造者包括德国数字营商Ligatus和加拿大约会网站Plentyoffish。 他说,公司在启动测试之前考虑过帆布指别的隐私影响,但最终认“它符合现行的法规政策”。 他补充道,公司仅使用通过帆布指收集的数据进行内部研发,如果用户在其电脑上安装了AddThis选出式cookie,那公司是不会利用收集回来的数据向投放广告或者提供个性化服务的。 她补充道,公司并没将收集回来的任何数据用于向广告投放和提供个性化服务——不管是来自帆布指还是来自传统的cookie追踪的数据。

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    【汽车产业抢占AI赛道】北京汽车产业创新大集参赛项目盘点

    以下为部分路演项目介绍: 汽车传感器与位技术 代表项目: ①森斯泰克:专注毫米波雷达传感器智能应用产品研究、生产与售,拥有从算法到高频硬件的完整系统设计能力,拥有多项自主知识产权。 目前,森国科借助其软件开发工具包(SDK)以进ADAS算法社区发展。 ? ②得意音通:识别领域、智能语音与自然语言处理领域的技术研发商、产品开发商,拥有识别技术、自动语音识别技术和中文自然语言理解三大核心技术。 作为专注识别技术的科技公司,得意音通研发的门禁系统利用语音为“钥匙”,通过对语音内容和特征的双重识别,实现对出入口的控制和管理。 ? 在汽车售方面,参加路演的行圆汽车分别为汽车生产企业及汽车经商提供汽车车源批发、汽车互联网营、经商互联网运营服务,涵盖新车,二手车,汽车金融,汽车保险及汽车后市场等汽车全产业链。

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    什么是电源的波,如何测量它的值,又如何抑制呢?

    所以在制作电源的时候,我们都要考虑将波降低到百分之几以下,对波要求高的设备要考虑把波降低到更小。 电源波的测量方法通常分为两大类,一类是单独电源的,另一类是产品的调试测量。 在电源行业和电源用户对电源时,要求选择在室内(20℃左右)进行,湿度应小于80%,周围对测量有影响的机械震动及电磁干扰最小,标准仪器与被检电源应在以上的测试环境下放置24小时以上。 对于纯电源来讲,测量电源波时,要求在加载时测量,所加负载要使输出电流大于额输出电流的80%以上。 对于低噪的纯阻性负载或电子负载,还要选择对应的测量标准。不同的标准就会产生不同的测量结果。 交流波经过DC/DC变换电路进行衰减后输出,属于低频噪范围,其大小由控制系统的增益和DC/DC变换电路决。 抑制方法主要有:抑制调节器自激响应、合理选择环路的放大倍数、调节器稳性、电源输出端接LDO滤波,这是减少波和噪最有效的方法。 明:本文素材来源网络,版权归原作者所有。

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    图像恢复系列(11)之修复(inpainting) | 最新ICCV2021生成对抗网络GAN论文梳理汇总

    大量实验表明WaveFill 在性和量上的优越性 28 Painting from Part 本文研究基于图像的局部去绘制、修复图像,涉及图像内修复和外修复。 为充分利用来自局部区域的信息和来自全局域(数据集)的信息,提出一种新的绘制方法,包括三个阶段 : 噪重启、特征重绘、局部细化,利用特征级别、局部区域级别、生成对抗网络的强大表示能力来绘制整个图像。 CelebA、Paris StreetView 和 Places2 数据集上的性和量实验证明了所提出方法的优越性。 为此本文用于修复人造场景的 Sketch Tensor (ST) 空间,为进结构细化,提出一种多尺度修复(MST)网络,新的编码器-解码器结构:编码器从输入图像中提取线条和边缘,将它们投影到 ST 空间中 此外,它在推理过程中计算整个特征图的成对相似度,带来不小的计算开。 为此,提出辅助上下文重建任务的联合训练,无注意力的生成器同样可以学习到这种借用周边特征去修复的能力,使得输出也合理。

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    账号无法注?网信办出手了

    11月14日,国家网信办发布《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》,拟加强数据安全防护能力建设,保障数据依法有序自由流动,进数据依法合理有效利用。 另外,当用户提出终止服务或者个人注账号时,数据处理者应当在十五个工作日内删除个人信息或者进行匿名化处理。 此前有小区物业强制用户人脸识别,此次《征求意见稿》也有规。 其中指出,不得将人脸、步态、指、虹膜、等生物特征作为唯一的个人身份认证方式,以强制个人同意收集其个人生物特征信息。 除了拟规个人信息处理规则,《征求意见稿》还对数据处理者作出多方面要求,指出任何个人和组织开展数据处理活动不得非法出售或者非法向他人提供数据;不得通过窃取或者以其他非法方式获取数据。

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    一篇文章了解生物特征识别六大技术

    生物识别技术,通过计算机与光学、学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性(如指、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、音、步态等)来进行个人身份的。 人脸识别 人脸与人体的其它生物特征(指、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点: 非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备 这些特征决了虹膜特征的唯一性,同时也决了身份识别的唯一性。因此,可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。 识别 与其他生物特征相比,识别的优势在于: (1)提取方便,可在不知不觉中完成,因此使用者的接受程度也高; (2)获取语音的识别成本低廉,使用简单,一个麦克风即可,在使用通讯设备时更无需额外的录音设备 ; (3)适合远程身份确认,只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录; (4)辨认和确认的算法复杂度低; (5)配合一些其他措施,如通过语音识别进行内容别等,可以提高准确率

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    蓝牙核心规范(V5.2)2.0-深入详解之蓝牙产品类型

    蓝牙终端产品类型义在表1中 表1,:蓝牙终端产品类型进行所需的配置 2.蓝牙子系统产品 蓝牙子系统产品是一种称仅实施本规范的一部分,并遵守本规范的该部分规范,并符合以下强制性要求 蓝牙组件产品可仅用于分和使用蓝牙组件产品中的蓝牙无线技术要求蓝牙组件产品将并入蓝牙终端产品或蓝牙子系统产品。 一种产品,它能满足蓝牙终端产品或蓝牙子系统产品可以作为蓝牙组件产品,如果制造商进一步确 在将产品为蓝牙终端之前,必须进行集成产品或蓝牙子系统产品。 4.蓝牙开发工具 蓝牙开发工具是一种蓝牙产品,旨在进开发新的蓝牙设计。蓝牙开发工具可以仅适用于分和使用蓝牙无线技术开发新的蓝牙产品。 蓝牙认证流程–蓝牙协议中义的流程项目参考文件(PRD),用于项目中使用的设计蓝牙无线技术的实现。

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    IP为王的时代,智能硬件该怎么玩?

    为了准确科普它,小编在天涯里找到了一个极好的解释: 扩大解释:帮助人们快速完成理解和义的工具。 缩小解释:具有大范围影响力的专有工具。 这一点恰恰决了IP的层级以及它的商业价值。 解释到这里,相信各位都能充分理解了。 IP的巨大商业价值 ? 于《星7》的超大IP效应以及粉丝经济的强大购买力,BB-8的周边产品量想必非常可观。 ? 作为IP、IP周边与智能硬件产品的结合案例,值得竖个大拇指。 为什么智能硬件应该做IP? ? 以智能台灯为例,就算你做出一款非常酷炫、非常好用的智能台灯,兼具了人体温度感知、眼球感光测试甚至是控制开关等功能,然而除了科技控以外,绝大部分的用户对于台灯的需求并不高,甚至只要能照明就可以了。 如果智能硬件能够借着IP的市场号召力以及粉丝人群的喜爱,在理论上是可以极大地进曝光率、关注度以及量的上升的。 和IP挂钩,做明星产品或是周边,对于智能硬件产品来说其实不失为一个好办法。

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    干货:NIST评测(SRE19)获胜团队识别技术分析 | CSDN博文精选

    此外, 于ETDNN在识别任务上的突出性能,团队对FTDNN也进行扩展。在FTDNN每层之间按照ETDNN的方式插入DNN,并且加宽加深卷积层,这样的网络结构可以看到局部更多语音帧的信息。 除此之外,团队引入AM-Softmax (Additional margin softmax)让深度模型获得更稳的和更快的收敛,进一步提升了识别的性能。 此外, 于ETDNN在识别任务上的突出性能,团队对FTDNN也进行扩展。在FTDNN每层之间按照ETDNN的方式插入DNN,并且加宽加深卷积层,这样的网络结构可以看到局部更多语音帧的信息。 除此之外,团队引入AM-Softmax (Additional margin softmax)让深度模型获得更稳的和更快的收敛,进一步提升了识别的性能。 将识别和语音识别任务联合学习,借助音素信息和语音文本上下文信息对更有效的建模。

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    智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活

    国内著名的语音识别产品主要有百度语音、科大讯飞的灵犀、云知的语音助手等。 ? 指识别:即指通过比较不同指的细节特征点来进行别。指识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、数学形态学、小波分析等众多学科。 由于每个人的指不同,就是同一人的十指之间,指也有明显区别,因此指可用于身份。 统计数据显示,2015年,全球智能终端指识别芯片的出货量达到4.78亿颗,市场售额达到21.1亿美元。 预计到2018年,全球智能终端指识别芯片市场规模将达到11.99亿颗,售额将达到30.7亿美元,量的年复合增长率约 36%,售额的年复合增长率约 13%。

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    百事的AI探索:优化土豆剥皮率节省百万经费、算法配货提升80%

    比如在乐事薯片加工系统中,会采用激光“打击”薯片,然后采集返回的音来判断薯片理。这里用到了机器学习算法分析音信号来判断薯片理,以实现自动化质检。 最终,公司会在运营的各个方面用到Ada,包括创新设计、用户分析、价策略等。 百事集团将这些数据用到了产品开发、售、市场营等方面。 随着接入平台里的数据增多,百事会更加清晰地判断市场趋势及自己的市场位。 PepWorx:大数据分析平台 百事集团还应用基于云的数据分析平台PepWorx进行数据分析,推荐出零售商最需备货的商品、商品的最佳摆放位置、最佳方案。 例如,在桂格推出其早餐燕麦粥的时候,就利用该平台从美国1.1亿家庭中筛选出最可能购买该产品的2400万个家庭,然后找到这些家庭最常去的购物场所,到现场进行以吸引顾客。

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    语音识别:市场前景可观,但核心技术仍需突破

    与此同时,在展会上,除了展示成果,不少厂商也宣布了自己的一系列计划,其中就包括在汽车中加入虚拟助手平台,以进人车交互,进一步提升用户体验,比如日产、宝马与Cortana的合作,还有福特与Alexa的联手 它们又如何能在众音中找出自己主人的命令?这些都是当前语音识别所需要解决的问题,毕竟我们通常所说的语音识别不仅仅只是单纯的对语音内容进行识别。 在这个问题上,人们也找到了一个解决方案——识别。 一般来讲,具有唯一性,对说话人身份的确认有着极大的帮助。借助于识别,语音识别能够准确对说话人的位置和身份进行位,从而准确识别语音内容,执行其中下达的指令。 不过,于数据的极大空缺等问题,识别技术还需完善。 ? 其次是降低周边环境的干扰。 为了降低周边环境对语音识别的干扰,亚马逊和谷歌都在智能音箱中使用了麦克风阵列技术,从而起到一的“降噪”作用,增加语音识别的准确率。

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    小米被质疑做虚假抢购,目的为了收集用户信息

    近日,小米在英国市场做了一系列活动,推出“闪购活动”,售其部分热门型号手机,价格仅为1英镑。以用来吸引英国消费者,开拓英国市场。活动推出即吸引了广泛的注意力。 原本,没有抢到活动手机就会对消费者心理造成一的影响,在爆出后台程序做了手脚之后,英国消费者的不满更是达到了极点。 面对铺天盖地的讨,小米官方随后也发布明解释情况: ? 在英国消费者的情绪逐渐被安抚下来后,原本趋于平静的事件也有了新的转折:有人认为小米是通过活动来收集用户信息,虽然这种情况比较常见,但在欧洲却是非常严重的行为,随着GDPR的颁布,个人隐私的保护空前严格,Facebook就是前车之。 并且不久之前小米生态链旗下的Yeelight刚刚成为了GDPR的刀下鬼,因其违反规而无法提供服务。 ? 虽然仅仅是一次拓展海外市场的活动,造成这样的结果,经由BBC的关注也使得事件有了一的影响力,这样一个不太美好的开头对于未来要进军欧洲市场的其他中国企业会不会带来影响我们也不得而知。

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